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中国企业培训讲师
大数据平台搭建与高机能计算最佳实战
 
讲师:讲师团 浏览次数:2003

课程描述INTRODUCTION

大数据平台搭建公开课程培训班

· IT人士· 其余职员

培训讲师:讲师团    课程价钱:¥5800元/人    培训天数:4天   

日程支配SCHEDULE

2019-08-01 郑州
2019-08-01 贵阳

课程大纲Syllabus

大数据平台搭建公开课程培训班

培训偏向
1.深入懂得在“互联网+”时代下大数据的发生配景、睁开过程和演化趋向;
2.了解业界市场必要和国内外最新的大数据技术潮水,洞察大数据的潜在价值;
3.懂得大数据项目解决计划及业界大数据应用案例,从而为企业在大数据项目中的技术选型及技术架构设计供给决定参考;
4.控制业界最流行的Hadoop与Spark大数据技术体系;
5.控制大数据收集技术;
6.控制大数据散布式存储技术;
7.控制NoSQL与NewSQL散布式数据库技术;
8.控制大数据仓库与统计机械学习技术;
9.控制大数据阐发发掘与商业智能(BI)技术;
10.控制大数据离线处理技术;
11.控制Storm流式大数据处理技术;
12.控制基于内存计算的大数据实时处理技术;
13.控制大数据管理技术的原理知识和应用实战;
14.深入懂得大数据平台技术架构和应用场景;
15.娴熟利用Hadoop与Spark大数据技术体系计划解决计划称心实际项目必要;
16.熟练地控制基于Hadoop与Spark大数据平台停止应用程序开拓、集群运维管理和机能调优技能。 
各无关单位:
根据党中央和国务院“互联网+”行为计划计谋布局,落实国务院增进大数据睁开行为纲要,相应工业和信息化部造就大数据技术高端人才网网的号令,中国信息化培训中央特推出了大数据平台搭建与高机能计算实战课程培训班。颠末过程专业的大数据技术架构体系与业界真实案例来全面晋升大数据项目高管、大数据平台架构师,和大数据开拓工程师与大数据应用设计职员的专业程度,旨在造就专业的大数据技术架构专家,造就大数据技术和应用创新型人才网网,增进大数据技术在各行业内部及跨行业停止履行应用,和企事业单位的大数据项目开拓和落地,并利用大数据晋升竞争力优势。现将相干事宜通知如下:

一、培训特色 
1.课程培训到最流行、应用最普遍的Hadoop与Spark大数据技术体系。
强化大数据平台的散布式集群架构和中央关键技术实现、大数据应用项目开拓和大数据集群运维实践、和Hadoop与Spark大数据项目应用开拓与调优的全过程沙盘模拟实战。
2.颠末过程一个完备的大数据开拓项目及一组实际项目训练案例,完全覆盖
Hadoop与Spark生态体系平台的应用开拓与运维实践。讲堂实践项目以项目小组的情势停止沙盘实操练习,重点强化懂得Hadoop与Spark大数据项目各个阶段的工作重点,同时节制作为大数据项目管理者的基本技术与业务素养。
3.本课程的授课师资都是有着多年在一线从事Hadoop与Spark大数据项目
的资深讲师,采纳原理技术剖析和实战案例相结合的办法睁开互动教学、强化以树立大数据项目解决计划为主体的应用开拓、技术讨论与换蛔裳,在学习的同时增进讲师学员之间的换,让每个学员都能在课程培训过讨学到实实在在的大数据技术知识体系,和大数据技术应用实战技能,具有实际大数据应用项目标动手开拓实践与运维管理支配能力。授课过讨,根据学员必要,增设换还丶,可将详细工作中碰到的实际成就睁开讨论,讲师会根据学员的实际环境微调授课内容,由讲师带着全体学员积极讨论,并给出一定的光阴让学员上台发言,现场剖析成就的症结,计划出可行的解决计划。

二、培训偏向
1.深入懂得在“互联网+”时代下大数据的发生配景、睁开过程和演化趋向;
2.了解业界市场必要和国内外最新的大数据技术潮水,洞察大数据的潜在价值;
3.懂得大数据项目解决计划及业界大数据应用案例,从而为企业在大数据项目中的技术选型及技术架构设计供给决定参考;
4.控制业界最流行的Hadoop与Spark大数据技术体系;
5.控制大数据收集技术;
6.控制大数据散布式存储技术;
7.控制NoSQL与NewSQL散布式数据库技术;
8.控制大数据仓库与统计机械学习技术;
9.控制大数据阐发发掘与商业智能(BI)技术;
10.控制大数据离线处理技术;
11.控制Storm流式大数据处理技术;
12.控制基于内存计算的大数据实时处理技术;
13.控制大数据管理技术的原理知识和应用实战;
14.深入懂得大数据平台技术架构和应用场景;
15.娴熟利用Hadoop与Spark大数据技术体系计划解决计划称心实际项目必要;
16.熟练地控制基于Hadoop与Spark大数据平台停止应用程序开拓、集群运维管理和机能调优技能。 

三、课程大纲
光阴知识模块授课内容
第一天
上午大数据技术基础1.大数据的发生配景与睁开过程
2.大数据的4V特征,和与云计算的相干
3.大数据应用必要和潜在价值阐发
4.业界最新的大数据技术睁开态势与应釉勖趋向
5.大数据项偏向体系与技术选型,及落地实行的挑衅
6.“互联网+”时代下的电子商务、制功课、零售零售、电信经营商、互联网金融业、电子政务、移动互联网、教育信息化等行业应用实践与应用案例介绍
业界主流的大数据技术计划
1.大数据软硬件体系全栈与关键技术介绍
2.主流的大数据解决计划介绍
3.Apache大数据平台计划剖析
4.CDH大数据平台计划剖析
5.HDP大数据平台计划剖析
6.大数据解决计划与传统数据库计划比较
大数据计算模子(一)——批处理MapReduce
1.MapReduce发生配景与适用场景
2.MapReduce计算模子的基本原理
3.MapReduce功课履行流程
4.MapReduce基本组件,JobTracker和TaskTracker
5.MapReduce高级编程应用,Combiner和Partitioner
6.MapReduce机能优化技能
7.MapReduce案例阐发与开拓实践操纵

第一天
下昼大数据存储体系与应用实践
1.散布式文件体系HDFS发生配景与适用场景
2.HDFS master-slave体系架构与工作原理
3.HDFS中央组件技术讲解
4.HDFS高可用包管机制
5.HDFS集群的装配、支配与设置设备摆设,熟练HDFS shell命令操纵
6.散布式小文件存储体系的平台架构、中央技术与应用场景
7.散布式对象存储体系的平台架构、中央技术与应用场景
Hadoop框架与生态睁开,和应用实践操纵
1.Hadoop的睁开过程
2.Hadoop大数据生态圈体系与对象全貌介绍
3.Hadoop 1.0的中央组件与适用规模
4.Hadoop 2.0的中央组件YARN工作原理,和与Hadoop 1.0的差别
5.Hadoop资源管理与功课调剂机制
6.Hadoop 常用机能优化技术
7.Hadoop集群装配与支配实践,和MapReduce程序在YARN下男

第二天
上午大数据计算模子(二)——实时处理/内存计算 Spark

1.MapReduce计算模子的瓶颈
2.Spark发生动机、基本概念与适用场景
3.Spark编程模子与RDD弹性散布式数据集的工作原理与机制
4.Spark实时处理平台运行架构与中央组件
5.Spark容错机制
6.Spark功课调剂机制
7.Scala开拓介绍与实践
8.Spark集群安排与设置设备摆设实践,Spark开拓环境构建,Spark案例程序阐发,Spark程序开拓与运行,Spark与Hadoop集群集成实践

第二天
下昼大数据仓库查询技术Hive、SparkSQL、Impala,和应用导

1.基于MapReduce的大型散布式数据仓库Hive基础知识与应用场景
2.Hive数据仓库的平台架构与中央技术剖析
3.Hive metastore的工作机制与应用
4.Hive数据仓库导篐ive集群装配支配,数据仓库表导入导出与分区操纵,Hive SQL操纵,Hive客户端操纵
5.基于Spark的大型散布式数据仓库SparkSQL基础知识与应用场景
6.Spark SQL实时数据仓库的实现原理与工作机制
7.SparkSQL应用阐发与操纵导
8.基于MPP的大型散布式数据仓库Impala基础知识与应用场景
9.Impala实时查询体系平台架构、关键技术剖析
Hadoop集群运维监控对象
1.Hadoop大数据运维监控管理体系HUE平台介绍
2.Hadoop运维管理监控体系Ambari对象介绍
3. 第三方运维体系与对象Ganglia, Nagios

第三天
上午大数据计算模子(三)——流处理Storm, SparkStreaming

1.流数据处理应用场景与流数据处理的特色
2.流数据处理对象Storm的平台架构与集群工作原理
3.Storm关键技术与并发机制
4.Storm编程模子与基本开拓情势
5.Storm数据流分组
6.Storm靠得住性包管与Acker机制
7.Storm应用案例阐发与践:Storm集群装配安排,Storm程序开拓运行操纵践,Storm与Hadoop集群的集成
8.流数据处理对象Spark Streaming基本概念与数据模子
9.Spark Streaming工作机制
大数据ETL操纵对象,与大数据散布式采小我系
1.Hadoop与DBMS之间数据交互对象的应用
2.Sqoop导入导出数据的工作原理,和Sqoop对象的装配安排与践操纵,利用Sqoop实现MySQL与Hadoop集群之间的数据导入导出交互
3.Flume-NG数据采小我系的数据流模子与体导构
4.Kafka散布式消息订阅体系的应用介绍与平台架构,及其应釉墼勖情势

第三天
下昼面向OLTP型应用的NoSQL数据库及应用实践

1.相干型数据库瓶颈,和NoSQL数据库的睁开,概念,分类,及其在半布局化和非布局化数据场景下的适用规模
2.列存储NoSQL数据库Hbase简介与数据模子剖析
3.Hbase散布式集群体系架构与读写机制,ZooKeeper散布式协调效劳体系的工作原理与应用
4.Hbase表设计情势与primary key设计尺度
5.Hbase散布式集群装配、支配与操纵实践
6.文档NoSQL数据库MongoDB简介与数据模子剖析
7.MongoDB集群情势、读写机制与常用API操纵
8.Cassandra散布式数据库的平台架构和关键技术
9.Cassandra同等性哈希算法与数据散布计谋,和NWR计谋
10.键值型NoSQL数据库Redis简介与数据模子剖析
11.Redis多实例集群架构与关键技术
12.NewSQL数据库技术简介及其适用场景
大数据项目选型、履行、优化等成就换惶致大数据项偏向需要阐发、应用履行、体系优化,和解决计划等咨询与换惶致
第四天学习稽核与的诰换

四、授课师资
钟老师  现任职于中科院某研究所,高级工程师,副高职称,博士毕业于中国科学院计算技术研究所,获工学博士学位(计算机体系布局偏向)。中培教育的大数据、云计算、移动互联网系列课程打造与教学专家。近六年来率领团队重要从事大数据与云计算技术项目标研发与IT项目管理工作。钟老师有着多年的企的训和公开课培到师阅历,重要讲授大数据平台技术、云计算、移动互联网、电子商务、IT信息软件项目管理、企业信息化计划与管理、IT计谋计划与企业架构、数据中央主机计划与IDC体系经营等企业实战类培训课程。钟老师将原理技术剖析和应用实战相结合的授课作风遭到宽大公开课学员和企的训学员的迎接。
蒋老师  清华大学博士,云计算专家 认识主流的云计算平台,并有商业与开源云计算平台的实践经验,对云计算关键技术有深入了解和实践经验,如散布式体系、虚构化、散布式文件体系、云存储等,介入并引导多个大型云计算项目。对大数据关键技术有深入了解和实践经验,如NoSQL数据库、大数据处理、Hadoop、Hive、Hbase、Spark等。  

五、培训用度
面授班培训费5800 元/人(含场地费、考试证书费、教材费、学习期间的午餐费) 食宿同一支配,用度自理。请学员带二寸彩照1张(背面注明姓名),身份证复印件一张。
本课程学习稽核颠末过程后由中国信息化培训中央发表《大数据开拓高级架构师》证书,证书可作为专业技术职员职业能力稽核的证明,和专业技术职员岗亭聘用、任职、定级和晋升职务的重要根据。

大数据平台搭建公开课程培训班


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